當工業工程遇見系統工程 (上)  

✎【Mealcourt LLC】陳宏毅 總裁  |   2026-01-10

■ 知名大學科系的先見之明

很多知名的學校，在二次世界大戰之後，就將 IE 與 SE 放在一起，這並不是行政上的隨機組合。 筆者探索了一下，歷經過半個世紀的學術演進，美國幾所頂尖學府的在合併IE 與 SE 的時機以及推動的原因，給讀者參考。

1. 喬治亞理工學院 (Georgia Institute of Technology ，簡稱為Georgia Tech) — 1961 年的先驅
   早期的 Georgia Tech 僅僅專注於傳統的工業工程，隨著二次世界大戰後，航太與更精密的電子系統崛起，學院當即意識到單純的「生產線優化」已經不足以應對未來的發展和挑戰。他們在1961年正式將工業工程的系所名稱改為 School of Industrial and Systems Engineering(ISyE)。這是全球第一個明確將「系統」提升到與「工業」同等地位的系所，他們預見了未來的工業工程師，必須要懂得「作業研究 (Operations Research)」的優化，也要理解「系統架構」的整合與兼容。

2. 密西根大學 (University of Michigan) — 1956 年的轉型
   密西根大學是美國工業工程的發源地之一，他們在1956 年，將原有的工業工程系更名為 Industrial and Operations Engineering (IOE)。雖然名稱中沒有「Systems」的字眼，但在課程架構中，他們將系統模擬 (System Simulation) 與大規模系統分析列為核心課綱。目前密西根大學的 IOE 已成為 SE 與 IE 深度整合的典範，強調利用系統工程的嚴謹性來解析複雜的營運問題。

3. 佛羅里達大學 (University of Florida) — 1964 年的定調
   佛羅里達大學在1964年正式成立工業與系統工程系(Industrial and Systems Engineering (ISE) 系。他們強調「系統工程提供框架，工業工程提供工具」。這種思維在 60 年代的 NASA 阿波羅計畫中大放異彩，驗證了兩個領域的整合，才有足夠的視角來解析以及落實複雜的工程挑戰。

4. 史丹佛大學 (Stanford University) — 2000 年的世紀大匯流
   史丹佛的轉型是最為現代，且最具代表性。在2000 年，史丹佛大學決定將三個頂尖系所，包括工業工程與工程管理 (Industrial Engineering and Engineering Management)、作業研究 (Operations Research) 以及工程經濟系統 (Engineering-Economic Systems)，合併為 Department of Management Science and Engineering (MS&E)。這次合併代表著一個新時代的開始，他們認為，在網路與軟體所定義的世界中，SE 的架構思維、IE 的優化工具與管理科學必須「三位一體」，才能完整的解析像是Google 或 Amazon 這種規模的「巨型系統問題」。

■ 為什麼IE 與 SE 要「在一起」的三大核心

1. 數學語言的共通性
   不管是 SE 想要預測衛星零件在極端環境下的故障率，還是 IE 想要計算無人機物流的最佳路徑，背後的數學基礎，如機率學、統計學、作業研究，隨機過程與優化演算法等，都是一樣的。合併系所能讓研究的資源得到整合，讓老師和學生發展出一套能解決多數複雜問題的「大腦工具箱」。當一位工程師掌握了核心的數學優化能力，不但能優化生產線（IE的視角），也能顧慮到整個系統的綜合效能（SE的視角）。

2. 應對「虛實整合系統 (Cyber-Physical Systems, CPS) 」
   AI 時代的來臨讓許多“單一目的”的獨立裝置，必須具備跟其他系統進行整合以及雙向（Push & Pull）溝通的能力。例如一個智慧穿戴裝置(wearable device)既是一個需要智能而可靠的硬體系統，也必須是一個可準確與使用者互動，結合後台雲端資料以及算力的場域。如果分別獨立開發，整個裝置設計的原意就會完全喪失了。

3. 從「設計」就開始預見「終點」
   據國際系統工程協會（International Council on Systems Engineering，簡稱 INCOSE ） 調查，一個複雜系統 80% 的終身成本（包括開發、維護、修復、營運），在設計階段的前 20% 就已經決定了。
   SE 提供「多視角思考」：確保在藍圖階段就考慮到各個零件的介面與整合。另一方面，IE 提供「運算與優化的能力」：例如，精算出未來系統的維護成本與實際產能等等。

結合了IE 與 SE的視角，就是希望培養出那種「在畫第一張草圖的時候，就已經可以想到十年後該系統應該要如何高效地被維修」，這就是IE + SE的全能型人才。

■ IE+SE的案例：大眾運輸系統   

我們以大眾運輸系統（Metro System）為例，來理解工業工程與系統工程息息相關的迭代合作。

1. SE 打造強韌的骨架 (The Skeletal Structure)
   當一條新的捷運線還在規劃階段的時候，系統工程師是第一批上場的人。他們利用 V-Model 管理整個系統的複雜度，典型的工作像是：
   • 需求拆解：定義「自動列車控制 (ATC)」系統的信號規範。這不僅僅只是簡單的程式代碼，而是關乎成千上萬乘客生命的邏輯驗證。
   • 各個子系統的介面管理：確保月台閘門，通訊系統，電力分配與列車控制之間，數以萬計的數據交換不但是準確無誤，還能具備在重大天然災害發生時後的緊急應變需求。

2. IE 注入讓系統順暢運作的靈魂 (The Fluid Intelligence)
   當硬體架構穩定後，工業工程師接著登場。他們運用專業IE工具讓系統「活」起來，典型的工作像是：
   • 排班優化 (Scheduling)：利用 AI 預測各站點在不同時段的人潮壓力，精算出最省電、以及不同載運量的等待時間都是最短的班次邏輯。
   • 人因工程 (Human Factors)：設計車廂內的扶手高度、出口動線與標示字體、確保在高壓力的人流中，乘客不會發生踩踏事故或迷失方向，需要特殊協助的乘客也能得到相應的提示。
   • 後勤維護 (Logistics)：利用 AI 預測哪一個軌道扣件快要損壞，並在故障發生前就備妥備品。這就是 IE 對營運成本的精準控管。

3. IE+SE的結果：1+1 > 2
   如果只有 SE，這條捷運可能非常安全，但經營上會因為效率低下而慘賠；如果只有 IE，營運效率可能很高，但系統在整合時可能會因為邏輯漏洞百出而發生意外。只有結合IE 與 SE 的整合考量，民眾才能擁有一座既安全、又高效，且能隨著城市擴張自我調整的現代脈搏。

■ 成為 AI 時代的「系統工業工程師」

       當代的機械、電機、電子、資訊等等專業的工程人士、教授或是學生而言，世界將不再只是需要能優化單一產線的工程師，也不再需要只會細部分析或是撰寫技術文件的設計師。  在閱讀這篇文章的同時，我們的世界已經是迫切的需要具備「全局觀」的 系統工業工程師了（Systems Industrial Engineers）。

       在下一期的文章中，我們將再進一步討論，在AI時代下的IE + SE 將如何更有效率地整合，並跟讀者介紹模型化系統工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE ）， 以及數位孿生（Digital Twins）的發展，以及IE + SE 串聯的系統。